Le migliori 125 applicazioni di IA generativa

Sulla base della nostra analisi di oltre 30 casi di studio e 10 benchmark, in cui abbiamo testato e confrontato oltre 40 prodotti, abbiamo identificato 125 casi d'uso di IA generativa nelle seguenti categorie:

• Applicazioni genAI generali
• Applicazioni genAI specifiche per settore
• Applicazioni genAI specifiche per funzione aziendale

Per altre applicazioni di IA per richieste in cui esiste un'unica risposta corretta (ad es., previsione o classificazione), consulta applicazioni di IA.

Puoi anche consultare le applicazioni di IA generativa, i casi d'uso e gli esempi reali in un elenco che puoi filtrare in base a diversi criteri come la funzione aziendale o il settore.

Applicazioni genAI generali

> Applicazioni video

1. Generazione video

Gli strumenti di produzione video basati sull'IA, inclusi i generatori video IA, le piattaforme di creazione di contenuti e le soluzioni di editing, consentono alle aziende di produrre video di alta qualità, personalizzare i contenuti e ottimizzare le prestazioni. Questi strumenti aiutano a ridurre i costi, gestire la produzione e consentono di ottenere visual dinamiche e astratte in pochi minuti.

Abbiamo valutato i principali strumenti di generazione video basati sull'IA per determinarne l'efficacia nella creazione di video dimostrativi di prodotto di alta qualità per l'e-commerce.

Ogni strumento di IA è stato testato utilizzando immagini stock e valutato con un punteggio da 0 a 10 in base a Conformità al prompt (accuratezza nel seguire le istruzioni), Accuratezza fisica (fisica e interazioni realistiche) e Integrità del prodotto (coerenza nell'aspetto e nei dettagli). Ecco alcune delle nostre osservazioni:

• Problemi comuni: Molti strumenti di IA hanno avuto difficoltà a trasmettere accuratamente i dettagli del prodotto, a mantenere le caratteristiche specifiche del marchio e a garantire la compatibilità con i prompt.
• Risultati principali: i video generati dall'IA non sono ancora del tutto affidabili per la visualizzazione dei prodotti e-commerce senza ulteriori perfezionamenti. Migliorare i prompt e fare fine-tuning dei modelli di IA può migliorare i risultati.

Esempio reale: Netflix ha utilizzato l'IA generativa per la prima volta in una serie TV, aggiungendo filmati generati dall'IA alla serie di fantascienza argentina “El Eternauta”. Il co-CEO Ted Sarandos ha affermato che l'IA ha aiutato i team VFX a creare scene complesse, come un edificio che crolla, più rapidamente e a costi inferiori rispetto ai metodi tradizionali, rendendo la produzione finanziariamente possibile.

Sebbene la mossa abbia sollevato preoccupazioni per la perdita di posti di lavoro nell'industria dell'intrattenimento, Sarandos ha affermato che l'IA è pensata per supportare i creatori umani anziché sostituirli.¹

Consulta perdita di posti di lavoro dovuta all'IA per saperne di più sulle previsioni recenti su come l'IA influenzerà il mercato del lavoro.

2. Previsione video

Un sistema di previsione video basato su GAN:

• Comprende sia gli elementi temporali sia quelli spaziali di un video
• Genera la sequenza successiva in base a tale conoscenza (vedi la figura sotto)
• Distingue tra sequenze probabili e non probabili

Le previsioni video basate su GAN possono aiutare a rilevare anomalie cruciali in un'ampia gamma di settori, tra cui sicurezza e sorveglianza.

Esempio reale: Lucid Dream Network ha migliorato la propria produzione video utilizzando lo strumento script-to-video di Pictory, che offriva modelli predefiniti e una fluida integrazione di musica ed elementi visivi.

Questa innovazione ha aiutato l'azienda ad aumentare la produttività del 350% e ha amplificato la portata e il coinvolgimento sui social media del 500%.²

3. Editing video e animazione con l'IA

Oltre alla generazione, l'IA generativa può aiutare con l'editing, lo storyboard e l'animazione. Questi strumenti automatizzano i movimenti della telecamera, la sincronizzazione labiale e le transizioni di scena.

Le applicazioni includono:

• Video di formazione aziendale automatizzati
• Riepilogo di video per i social media
• Trasferimento di stile per la narrazione animata

Esempio reale: Runway Gen-3 consente l'editing video guidato dal testo con coerenza delle scene e controllo del movimento, riducendo i tempi di post-produzione di oltre il 70% per i team di marketing.³

> Applicazioni per immagini

4. Generazione di immagini

Con l'IA generativa, gli utenti possono trasformare il testo in immagini e generare immagini realistiche in base a un'ambientazione, un soggetto, uno stile o una posizione specificati. È quindi possibile generare rapidamente il materiale visivo necessario.

È anche possibile utilizzare questi materiali visivi per scopi commerciali, rendendo la creazione di immagini generate dall'IA un elemento prezioso in ambito media, design, pubblicità, marketing, istruzione e altri settori. Ad esempio, un generatore di immagini può aiutare un graphic designer a creare qualsiasi immagine di cui ha bisogno (vedi la figura sotto).

Figura 1: Questa immagine generata dall'IA è stata prodotta in base alla descrizione testuale di “Orsacchiotti che fanno la spesa in stile ukiyo-e”.⁴

Esempio reale: Coca-Cola, collaborando con OpenAI e Bain & Company, ha lanciato la piattaforma “Create Real Magic”.

Utilizzando i modelli OpenAI’s GPT-4 e DALL-E per la generazione creativa, questo progetto ha permesso agli utenti di creare opere d'arte personalizzate utilizzando l'iconico immaginario Coca-Cola, come la bottiglia contour e Babbo Natale.⁵

5. Traduzione semantica da immagine a foto

A partire da un'immagine semantica o da uno schizzo, è possibile produrre una versione realistica di un'immagine. Grazie al suo ruolo di facilitazione nella formulazione delle diagnosi, questa applicazione è utile per il settore sanitario.

Figura 2: Generazione di layout probabilistici sintetici di allocazione degli spazi basati su GAN condizionali addestrati.⁶

6. Conversione da immagine a immagine

Comporta la trasformazione degli elementi esterni di un'immagine, come colore, supporto o forma, preservandone gli elementi costitutivi.

Un esempio di tale conversione è trasformare un'immagine diurna in un'immagine notturna. Questo tipo di conversione può essere utilizzato anche per manipolare gli attributi fondamentali di un'immagine, colorarla o cambiarne lo stile.

7. Aumento della risoluzione dell'immagine (super-risoluzione)

L'IA generativa impiega vari metodi per generare nuovi contenuti a partire da contenuti esistenti. Le reti generative avversarie (GAN) sono uno di questi metodi. Una GAN è composta da un generatore e un discriminatore che crea nuovi dati e garantisce che siano realistici.

Il metodo basato sulle GAN consente di creare una versione ad alta risoluzione di un'immagine tramite le Super-Resolution GAN. Questo metodo è utile per produrre versioni di alta qualità di materiale d'archivio e/o materiale medico che non è economico conservare in formato ad alta risoluzione. Un altro caso d'uso riguarda la sorveglianza.

8. Co-piloti di progettazione con IA

Gli strumenti creativi di progettazione basati sull'IA generativa possono automatizzare layout, abbinamento dei colori e creazione di modelli, mantenendo la coerenza del marchio.

Le applicazioni includono:

• Text-to-template per presentazioni e social media
• Generazione dell'identità di marca
• Design dinamico A/B delle campagne

Esempio reale: Figma IA genera layout automatici e abbinamenti tipografici in base a prompt testuali, riducendo i tempi di progettazione per i team di marketing.⁷

9. Generazione di forme 3D

In questo ambito, la ricerca è in corso per creare versioni 3D di alta qualità degli oggetti. Utilizzando la generazione di forme basata su GAN, si possono ottenere forme migliori in termini di somiglianza alla fonte. Inoltre, è possibile generare e manipolare forme dettagliate per creare la forma desiderata.

Le applicazioni includono:

• Visualizzazione immobiliare
• Progettazione di prodotto e produzione con gemelli digitali
• Turismo virtuale e formazione tramite simulazione

Esempio reale: Luma IA utilizza il Gaussian Splatting per ricostruire spazi 3D fotorealistici per il marketing digitale e gli ambienti di gioco.⁸

Figura 3: SP-GAN: Generazione e manipolazione di forme 3D guidate da sfera.⁹

> Applicazioni audio

10. Generatore text-to-speech

Le GAN consentono la produzione di audio vocale realistico. Per ottenere risultati realistici, i discriminatori fungono da addestratori che accentuano, tonalizzano e/o modulano la voce.

La generazione TTS ha molteplici applicazioni aziendali, come istruzione, marketing, podcasting e pubblicità. Ad esempio, un educatore può convertire gli appunti delle lezioni in materiali audio per renderli più accattivanti, e lo stesso metodo può essere utile anche per creare materiali didattici per persone ipovedenti. Oltre a eliminare i costi di doppiatori e attrezzature, la TTS offre alle aziende anche molte opzioni in termini di linguaggio e repertorio vocale.

Utilizzando questa tecnologia, migliaia di libri sono stati convertiti in audiolibri.¹⁰

Scopri di più sulle capacità dei large language models nella generazione di testo.

Esempio reale: Twilio ha migliorato le proprie capacità di sintesi vocale grazie alla collaborazione con Amazon Polly, un servizio text-to-speech basato su cloud.

Questa partnership ha introdotto più di 50 voci in 25 lingue sulla piattaforma di Twilio e ha fornito agli sviluppatori nuove API per un controllo più avanzato della sintesi vocale nelle loro applicazioni vocali.¹¹

11. Conversione speech-to-speech

Un'applicazione audio dell'IA generativa consiste nel generare voci da sorgenti audio esistenti. Con la conversione STS, i voiceover possono essere creati facilmente e rapidamente, il che è vantaggioso per settori come gaming e cinema.

Con questi strumenti è possibile generare voiceover per un documentario, uno spot o un gioco senza assumere un doppiatore.

12. Generazione musicale

L'IA generativa è utile anche nella produzione musicale. Gli strumenti di generazione musicale possono essere usati per generare nuovi materiali musicali per pubblicità o altri scopi creativi.

In questo contesto, tuttavia, resta da superare un ostacolo importante, ovvero la violazione del copyright derivante dall'inclusione di opere protette da copyright nei dati di addestramento. Scopri di più sull'etica dell'IA.

> Applicazioni basate su testo

13. Generazione di idee

L'output dei LLM potrebbe non essere adatto alla pubblicazione a causa di problemi di allucinazione, copyright, ecc. Tuttavia, la generazione di idee è probabilmente il caso d'uso più comune per la generazione di testo. Lavorare con le macchine nell'ideazione consente agli utenti di esplorare rapidamente lo spazio delle soluzioni.

È sorprendente ricevere l'aiuto di una macchina per diventare più creativi come esseri umani. Ciò è possibile perché le capacità dell'IA generativa sono piuttosto diverse (ad es., più flessibili, meno affidabili) da come tipicamente pensiamo alle capacità delle macchine.¹²

14. Generazione di testo

I ricercatori hanno fatto ricorso alle GAN per offrire alternative alle carenze degli algoritmi ML allo stato dell'arte. Le GAN vengono anche addestrate per la generazione di testo, in aggiunta al loro uso iniziale per scopi visivi.

Creare dialoghi, titoli o annunci tramite l'IA generativa è una pratica comune nei settori del marketing, del gaming e della comunicazione.

Un chiaro esempio di IA generativa in azione è l'uso di assistenti email basati sull'IA per generare il testo delle email. Gli assistenti email IA aiutano gli utenti a risparmiare tempo generando email complete e curate a partire da prompt brevi, garantendo tono e qualità costanti.

Offrono anche suggerimenti di risposta consapevoli del contesto per le email in arrivo, consentendo risposte rapide ed efficienti ai messaggi di routine.

Ad esempio, uno studio del 2025 ha indagato se le persone riescano a distinguere tra risposte terapeutiche scritte da terapisti esperti e quelle generate da ChatGPT, quanto queste risposte siano allineate ai principi terapeutici fondamentali e le loro differenze linguistiche.

In un ampio campione, i risultati hanno mostrato che i partecipanti raramente riuscivano a distinguere tra risposte generate dall'IA e quelle dei terapisti, e le risposte di ChatGPT sono state valutate più positivamente in termini di qualità terapeutica. L'analisi linguistica suggerisce che la superiore contestualizzazione dell'IA possa contribuire alla sua efficacia.

Sebbene questi risultati evidenzino il potenziale dell'IA generativa per migliorare la psicoterapia, è necessario affrontare con attenzione le preoccupazioni etiche, come la tecnofobia e l'equilibrio tra creatività e pratica basata sulle evidenze, man mano che il ruolo dell'IA nella salute mentale continua a evolversi.¹³

Esempio reale: Brain2Qwerty di Meta IA decodifica le frasi dall'attività cerebrale durante la digitazione, utilizzando segnali non invasivi di elettroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

A differenza dei metodi precedenti che richiedevano agli utenti di immaginare movimenti o concentrarsi su stimoli esterni, Brain2Qwerty interpreta i movimenti naturali di digitazione, rendendo la decodifica delle onde cerebrali più intuitiva. Il modello è composto da tre moduli chiave:

• Modulo di convoluzione: Estrae caratteristiche spaziali e temporali dai segnali EEG e MEG.
• Modulo Transformer: Elabora le sequenze di input per migliorare comprensione ed espressione.
• Modulo Language Model: Utilizza un language model a livello di carattere pre-addestrato per perfezionare e migliorare l'accuratezza del testo.

Nelle valutazioni, Brain2Qwerty ha ottenuto un tasso di errore sui caratteri (CER) del 67% con l'EEG e del 32% con la MEG, mentre il partecipante con le migliori prestazioni ha raggiunto un CER del 19% in condizioni ottimali.

Sebbene promettente, l'approccio presenta sfide, tra cui la necessità di decodifica in tempo reale, la portabilità e disponibilità limitata delle apparecchiature MEG e ulteriori test per persone con disabilità motorie o del linguaggio.¹⁴

Esplora altri esempi di large language model e applicazioni, come la generazione di testo.

15. Creazione di contenuti personalizzati

Può essere utilizzata per generare contenuti personalizzati per gli individui in base alle loro preferenze personali, interessi o ricordi. Questi contenuti possono assumere la forma di testo, immagini, musica o altri media e possono essere utilizzati per:

• Post sui social media
• Articoli di blog
• Raccomandazioni di prodotti

La creazione di contenuti personali con l'IA generativa ha il potenziale di fornire contenuti altamente personalizzati e pertinenti.

16. Analisi del sentiment / classificazione del testo

L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining per decifrare il contesto emotivo dei materiali scritti.

L'IA generativa può essere utilizzata nell'analisi del sentiment generando dati testuali sintetici etichettati con vari sentiment (ad es., positivo, negativo, neutro). Questi dati sintetici possono poi essere utilizzati per addestrare deep learning models a eseguire l'analisi del sentiment su dati testuali reali.

Può anche essere utilizzata per generare testo specificamente progettato per trasmettere un determinato sentiment. Ad esempio, un sistema di IA generativa potrebbe essere usato per creare post sui social media intenzionalmente positivi o negativi, con l'obiettivo di influenzare l'opinione pubblica o orientare il sentiment di una particolare conversazione.

Questi possono essere utili per mitigare il problema dello sbilanciamento dei dati nell'analisi del sentiment delle opinioni degli utenti (come nella figura sotto) in molti contesti, come istruzione e servizio clienti.

Figura 4: L'impatto della generazione sintetica di testo per l'analisi del sentiment utilizzando GAN-based Models.

17. Ricerca intelligente

La Smart Search sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning per fornire risultati precisi e consapevoli del contesto. A differenza delle ricerche tradizionali per parole chiave, comprende l'intento dell'utente, elabora query in linguaggio naturale e fornisce risultati in base al significato piuttosto che alla corrispondenza esatta delle parole.

Funzionalità come il completamento automatico, i suggerimenti in tempo reale e il filtraggio a faccette consentono agli utenti di perfezionare le ricerche. Inoltre, può supportare input vocali e visivi.

La ricerca intelligente è ampiamente applicata in tutti i settori. Nell'e-commerce, la Smart Search può aiutare i clienti a individuare i prodotti in modo efficiente, mentre negli ambienti aziendali consente un facile recupero di documenti e risorse.

Esempio reale: Booking.com ha introdotto Smart Filters, uno strumento che consente agli utenti di esprimere le proprie preferenze in linguaggio naturale direttamente all'interno di una casella di ricerca.

Ad esempio, un viaggiatore che pianifica un weekend ad Amsterdam potrebbe cercare “hotel con un'ottima palestra e vista sui canali dalla camera”. Smart Filters analizza quindi l'input, identifica l'intento dell'utente e applica i filtri più pertinenti dall'inventario di Booking.com.¹⁵

> Applicazioni basate su codice

18. Generazione di codice

Ancileo, fornitore di software per compagnie assicurative, ha utilizzato Amazon Q per migliorare l'efficienza dei propri sviluppatori. Amazon Q ha aiutato gli sviluppatori a risolvere più rapidamente i problemi di codice, riducendo i tempi di risoluzione dei problemi del 30%.

Inoltre, Ancileo ha integrato ticketing e documentazione per migliorare i processi di onboarding e snellire la comunicazione interna.

L'IA generativa migliora lo sviluppo software generando automaticamente codice, riducendo così la necessità di programmazione manuale.

Figura 5: Generazione di un modulo HTML e di codice di invio JavaScript con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: Amazon ha introdotto Amazon Q, uno strumento basato sull'IA che riduce significativamente il tempo e lo sforzo necessari per aggiornare software di base come Java.

Questo strumento automatizza le trasformazioni del codice, riducendo il tempo di aggiornamento da 50 giorni-sviluppatore a poche ore e risparmiando circa 4.500 anni-sviluppatore di lavoro.

In sei mesi, Amazon ha modernizzato oltre la metà dei suoi sistemi Java, migliorando la sicurezza e riducendo i costi dell'infrastruttura, con un conseguente guadagno di efficienza annuale di $260 milioni. Ciò evidenzia come l'IA possa portare a importanti miglioramenti della produttività nella manutenzione del software per le grandi imprese.¹⁶

19. Completamento del codice

Uno degli usi più diretti dell'IA generativa per la programmazione è suggerire il completamento del codice mentre gli sviluppatori digitano. Ciò può far risparmiare tempo e ridurre gli errori, soprattutto per attività ripetitive o noiose.

20. Revisione del codice

L'IA generativa può essere utilizzata anche per effettuare controlli di qualità sul codice esistente e ottimizzarlo, sia suggerendo miglioramenti sia generando implementazioni alternative più efficienti o più facili da leggere.

21. Correzione dei bug

Può aiutare a identificare e correggere i bug nel codice generato analizzando i modelli di codice, individuando potenziali problemi e suggerendo correzioni.

22. Refactoring del codice

L'IA generativa può essere utilizzata per automatizzare il processo di refactoring del codice, rendendolo più facile da mantenere e aggiornare.

23. Controllo dello stile del codice

L'IA generativa può analizzare il codice per verificarne l'aderenza alle linee guida di stile, garantendo coerenza e leggibilità all'interno di una codebase.

24. Generazione di casi di test

Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a generare casi di test in base ai requisiti degli utenti o alle user story, fornire una descrizione chiara della funzionalità dell'applicazione e produrre più scenari e casi di test per coprire vari aspetti dell'applicazione.

Esempio reale: I team di Anthropic applicano Claude Code in un'ampia gamma di funzioni, tra cui ingegneria, product design, marketing, legale e data science, per aumentare l'efficienza, ridurre il carico di lavoro manuale e supportare l'esecuzione autonoma delle attività.

I team tecnici lo utilizzano per prototipazione rapida, debugging, generazione di test, automazione dell'infrastruttura e navigazione in codebase complesse, accelerando spesso i cicli di sviluppo e migliorando la qualità del codice.

I team non tecnici, come quelli legali e marketing, lo utilizzano per creare strumenti interni, automatizzare processi ripetitivi e condurre esperimenti senza richiedere competenze di ingegneria del software.¹⁷

25. Generazione di codice di test

Strumenti come ChatGPT possono convertire descrizioni in linguaggio naturale in script di automazione dei test. Comprendendo i requisiti descritti in linguaggio semplice, possono tradurli in comandi specifici o snippet di codice nel linguaggio di programmazione o framework di automazione dei test desiderato.

Figura 6: Da NLP a script di test tramite ChatGPT-4.

26. Manutenzione degli script di test

ChatGPT può aiutare a gestire gli script di test individuando codice obsoleto o duplicato, offrendo miglioramenti e aggiornandoli automaticamente in base ai nuovi requisiti.

27. Documentazione dei test

I generative IA models possono generare dati di test realistici in base ai parametri di input, come la creazione di indirizzi email validi, nomi, luoghi e altri dati di test conformi a modelli o requisiti specifici.

28. Analisi dei risultati dei test

ChatGPT e altri strumenti simili possono analizzare i risultati dei test e fornire un riepilogo, incluso il numero di test superati/non superati, la copertura dei test e i potenziali problemi.

> Altre applicazioni

29. IA conversazionale

Un altro caso d'uso dell'IA generativa consiste nel generare risposte agli input degli utenti sotto forma di linguaggio naturale. Questo tipo è comunemente utilizzato nei chatbot e negli assistenti virtuali, progettati per fornire informazioni, rispondere a domande o eseguire attività per gli utenti tramite interfacce conversazionali come finestre di chat o assistenti vocali.

ChatGPT è un esempio popolare di IA conversazionale. Offre agli utenti una conversazione altamente informativa e integrata, come discussioni filosofiche. Ad esempio, puoi vedere una chat con ChatGPT qui sotto.

Figura 7: Una conversazione con ChatGPT.

Esempio reale: O2, fornitore britannico di servizi di telecomunicazione, e l'agenzia creativa di IA di VCCP Faith hanno lanciato una campagna innovativa per contrastare i truffatori telefonici utilizzando Daisy, un'IA conversazionale realistica. Daisy è progettata per coinvolgere i truffatori in lunghe conversazioni, proteggendo così il pubblico dalle frodi.

Ispirata a una nonna reale e modellata sugli stereotipi dei truffatori riguardo alle vittime anziane, Daisy interagisce con i truffatori in tempo reale, condividendo storie inventate, dati bancari falsi e hobby come il lavoro a maglia. Ingannando i truffatori facendo loro credere di aver preso di mira una persona reale, Daisy interrompe le loro operazioni ed evidenzia le tattiche comuni per educare il pubblico alla prevenzione delle truffe.

La creazione di Daisy ha coinvolto una tecnologia di IA avanzata, tra cui un large language model per la sua personalità, un diffusion model per le immagini fotorealistiche e il voice modeling basato sulla nonna di un dipendente di VCCP.¹⁸

30. Sintesi dei dati

L'IA generativa può produrre dati sintetici che imitano le statistiche del mondo reale senza fare affidamento su punti dati reali, rendendola utile per il model training, la privacy dei dati e i task di NLP.

31. Visualizzazione dei dati

Alcuni generative models come ChatGPT possono eseguire la visualizzazione dei dati, utile in molti ambiti. Possono essere utilizzati per caricare dataset, eseguire trasformazioni e analizzare dati utilizzando librerie Python come pandas, numpy e matplotlib.

Puoi chiedere a ChatGPT Code Interpreter di eseguire determinate attività di analisi, e scriverà ed eseguirà il codice Python appropriato. Puoi anche chiedere al model di visualizzare i tuoi dati in un formato preferito.

Figura 8: Analisi dei dati con ChatGPT code interpreter.

32. Conversione di file

ChatGPT code interpreter può convertire file tra formati diversi, a condizione che siano disponibili le librerie necessarie e che l'operazione possa essere eseguita utilizzando codice Python.

33. Risoluzione di problemi matematici

I large language model sono in grado di comprendere le domande matematiche e di risolverle. Ciò include sia problemi di base sia problemi complessi, a seconda del model.

34. Assistenti IA multimodali

Progressi come OpenAI’s GPT-5, Google Gemini 3.6 e Anthropic Claude Opus 5 hanno unificato la comprensione di testo, immagini e audio in un unico model. Questi assistenti multimodali elaborano e generano più formati contemporaneamente.

Le applicazioni includono:

• Chat vocali e video in tempo reale con ragionamento contestuale
• Risposta a domande visive e interpretazione di grafici
• Sistemi di assistenza clienti “vedi, ascolta, rispondi”

Esempio reale: OpenAI’s GPT-5 introduce il ragionamento integrato e offre miglioramenti significativi in accuratezza, affidabilità, rispetto delle istruzioni e risoluzione di problemi complessi. Le sue capacità includono l'interpretazione di testo e immagini, la conduzione di ricerche e analisi, la produzione di testi curati, la generazione e il debugging di codice utilizzabile e il completamento di attività multi-step tramite strumenti collegati. Ha anche meno probabilità di avere allucinazioni, il che lo rende più affidabile per applicazioni professionali e quotidiane.¹⁹

Applicazioni genAI specifiche per settore

> Applicazioni sanitarie

35. Scoperta e sviluppo di farmaci

Sfruttare la potenza degli algoritmi di IA generativa per trovare potenziali candidati farmaci e testarne l'efficacia con simulazioni al computer potrebbe accelerare enormemente il processo di scoperta di nuovi farmaci, dalle sperimentazioni precliniche sugli animali ai test clinici sugli esseri umani.

Esempio reale: LeewayHertz²⁰ sviluppa agenti IA e copiloti personalizzati per snellire la scoperta di farmaci e aiutare le aziende a risparmiare tempo e risorse nelle varie fasi:

• Identificazione dei target: analizza i dati biologici per identificare e dare priorità ai target farmacologici promettenti.
• Ottimizzazione dei lead: esamina le librerie chimiche, genera nuove molecole e ottimizza le proprietà molecolari.
• Valutazione preclinica: prevede il comportamento dei farmaci e le potenziali interazioni, garantendo sicurezza ed efficacia.
• Riproposizione dei farmaci: trova nuove applicazioni per farmaci esistenti analizzando database e percorsi patologici.
• Progettazione delle sperimentazioni cliniche: analizza i dati dei pazienti per disegni di sperimentazione mirati, migliorando efficienza e tassi di successo.

I software di IA generativa aiutano inoltre a progettare nuove biomolecole, proteine e agenti terapeutici integrando conoscenze biologiche e dati biomedici strutturati (ad es., generative models aumentati da knowledge graph per la scoperta mirata di farmaci).²¹

Le applicazioni includono:

• Generazione di molecole su misura con maggiore rilevanza biologica.
• Progettazione di terapie multi-target.
• Generazione personalizzata di enzimi e biomateriali.

36. Medicina personalizzata

Un'altra applicazione dell'IA generativa nella medicina personalizzata consiste nel creare model che possano fungere da chatbot medici per comprendere i sintomi dei pazienti e produrre diagnosi con accuratezza crescente in base alle dichiarazioni dei pazienti e ai risultati dei test.²² Questi model possono poi elaborare piani di trattamento individualizzati su misura per la storia clinica, i sintomi e altro ancora di un paziente.

Esempio reale: AI4BetterHearts è un'iniziativa globale guidata da Novartis Foundation, Microsoft IA for Health e partner per migliorare la salute cardiovascolare unendo e analizzando i dati sulla salute del cuore.

La collaborazione mira ad abbattere i silos di dati e a sfruttare il machine learning per trasformare i sistemi sanitari da cure reattive a cure preventive. In collaborazione con il Health Systems Innovation Lab di Harvard, l'iniziativa esamina le prestazioni dei sistemi sanitari in 80 paesi, con approfondimenti che integrano la rete AI4HealthyCities Health Equity Network.²³

37. Miglioramento dell'imaging medico

Combinando la potenza del machine learning con le tecnologie di imaging medico, come TC e risonanza magnetica, gli algoritmi di IA generativa possono aumentare la precisione nell'imaging medico, producendo risultati migliori.

38. Gestione della salute della popolazione

L'uso dell'IA generativa in ambito sanitario può inoltre portare a una migliore gestione della salute a livello di popolazione consentendo ai responsabili politici di:

• Accedere a informazioni demografiche più dettagliate
• Progettare iniziative di sanità pubblica mirate a beneficio delle comunità svantaggiate.

Esempio reale: BCG e Zeiss hanno sviluppato un'applicazione di IA generativa per aiutare i professionisti sanitari a fornire risposte accurate e tempestive alle richieste dei pazienti.

Questo strumento di IA genera risposte basate su materiali pre-approvati e garantisce che ai pazienti vengano fornite informazioni accurate. In base ai primi feedback, il 79% delle risposte generate dall'IA risulta pronto per essere inviato senza modifiche.

L'applicazione mira a migliorare il coinvolgimento dei pazienti e a consentire ai medici di concentrarsi maggiormente sulla cura dei pazienti, aumentando potenzialmente la domanda di trattamenti.²⁴

39. Chatbot IA per il controllo dei sintomi

I chatbot per la valutazione dei sintomi sono progettati per aiutare le persone a comprendere e gestire la propria salute ponendo domande, fornendo raccomandazioni e, quando necessario, mettendo in contatto gli utenti con i professionisti sanitari.

Questi chatbot offrono una guida medica immediata e informazioni preliminari affinché i pazienti possano adottare un approccio proattivo alla propria salute. Analizzando i sintomi, possono anche aiutare a identificare precocemente potenziali problemi di salute e fornire consigli personalizzati.

Tuttavia, l'uso di questi strumenti comporta limiti notevoli:

• Accuratezza diagnostica limitata: i controllori dei sintomi possono non avere l'esperienza dei professionisti medici, rendendo la loro accuratezza diagnostica inaffidabile per le condizioni gravi. Gli utenti dovrebbero usarli con cautela e non come sostituti di un parere professionale.
• Mancanza di empatia: questi strumenti non possono fornire il supporto emotivo, la rassicurazione o la guida personalizzata offerti dai professionisti sanitari, limitando la loro capacità di soddisfare i bisogni emotivi dei pazienti.
• Eccessiva dipendenza dai chatbot: la dipendenza dai chatbot per consigli medici può portare ad ansia a causa di informazioni generiche o imprecise e scoraggiare la ricerca di cure mediche appropriate quando necessario.
• Preoccupazioni legali e di privacy: errori nei consigli o nella gestione dei dati personali potrebbero causare problemi legali, soprattutto nelle regioni con leggi severe sulla privacy come HIPAA. Una progettazione adeguata deve dare priorità alla conformità e alla sicurezza dei dati.

40. Agenti IA in ambito sanitario

Gli agenti IA in ambito sanitario possono programmare appuntamenti, documentare le informazioni sui pazienti, supportare la diagnosi tramite imaging medico, personalizzare i piani di trattamento, assistere nella scoperta di farmaci e automatizzare processi come fatturazione, gestione dei sinistri e autorizzazioni preventive.

Questi agenti migliorano inoltre il coinvolgimento dei pazienti tramite supporto conversazionale, forniscono monitoraggio sanitario in tempo reale, offrono assistenza per la salute mentale, rilevano anomalie nella fatturazione e si integrano con sistemi come le cartelle cliniche elettroniche (EHR) per supportare il coordinamento delle cure e migliorare il processo decisionale.

41. Automazione della documentazione normativa

L'automazione della documentazione normativa consiste nell'utilizzare strumenti basati sull'IA per creare, revisionare e gestire documenti relativi alla conformità in settori regolamentati come sanità e industria farmaceutica.

Con questa automazione, le organizzazioni possono ridurre lo sforzo manuale, garantire la coerenza con i contenuti approvati e accelerare la stesura di relazioni sugli studi clinici, presentazioni normative e documenti di conformità.

Esempio reale: Novo Nordisk ha adottato Anthropic’s Claude per assistenza nella stesura delle relazioni sugli studi clinici, riducendo il processo da settimane a minuti.

Riducendo il numero di redattori da oltre 50 a tre, l'azienda ha ottenuto una riduzione del 94% dell'organico e del 92% dei costi, mantenendo l'accuratezza grazie alla supervisione umana.

Sfruttano la retrieval-augmented generation (RAG) per mitigare le allucinazioni dell'IA, garantendo il riutilizzo coerente dei contenuti precedentemente approvati. Questo approccio ha contribuito a migliorare l'efficienza nella documentazione normativa, dimostrando come la collaborazione tra IA e persone possa favorire processi di conformità più rapidi ed economici.²⁵

42. Generazione di dati sintetici in ambito sanitario

Invece di produrre dati sintetici generici, l'IA genera ora dataset sintetici multi-modalità per la ricerca medica, l'addestramento e la validazione di sistemi di IA clinici, affrontando efficacemente i vincoli di privacy pur mantenendo il realismo clinico.

I casi d'uso includono:

• Sviluppo aumentato dall'IA di simulazioni sintetiche di malattie.
• Imaging sintetico, EHR di serie temporali e dati di segnale.

> Applicazioni per l'istruzione

43. Lezioni personalizzate

Sfruttando l'IA generativa per l'istruzione, piani di lezione personalizzati possono offrire agli studenti l'istruzione più efficace e su misura possibile.

Questi piani vengono elaborati analizzando i dati degli studenti, come il rendimento passato, le competenze e gli eventuali feedback forniti sui contenuti del programma. Ciò aiuta a garantire che ogni studente, soprattutto quelli con disabilità, riceva un'esperienza individualizzata progettata per massimizzare il successo.

44. Progettazione dei corsi

Dalla progettazione di programmi e valutazioni alla personalizzazione del materiale didattico in base alle esigenze individuali degli studenti, l'IA generativa può contribuire a rendere l'insegnamento più efficiente ed efficace.

Se combinata con diversi tipi di realtà virtuale, può anche creare simulazioni realistiche che coinvolgeranno ulteriormente gli studenti nel processo.

45. Creazione di contenuti per i corsi

L'IA generativa consente la creazione rapida di materiali didattici diversi, tra cui quiz e revisioni concettuali. Ciò aiuterebbe gli educatori a generare rapidamente contenuti unici.

Inoltre, l'IA può generare script per videolezioni o podcast, semplificando la creazione di contenuti multimediali per i corsi online (vedi la figura sotto).

Figura 9: Un esempio di contenuti didattici generati dall'IA da NOLEJ.

46. Tutoraggio

Il tutoraggio generato dall'IA può consentire agli studenti di interagire con un tutor virtuale e ricevere feedback in tempo reale comodamente da casa. Ciò lo rende una soluzione ideale per quei bambini che potrebbero non avere accesso alla tradizionale istruzione in presenza.

Esempio reale: Khan Academy sfrutta GPT-4 nel suo assistente IA, Khanmigo, che funge da tutor virtuale per gli studenti e da supporto per gli insegnanti, rispondendo a diverse esigenze educative.

Khanmigo facilita un apprendimento più profondo ponendo domande individualizzate e contestualizzando la rilevanza dei contenuti. I primi risultati mostrano un potenziale miglioramento del coinvolgimento degli studenti e dei risultati di apprendimento. Khanmigo aiuta inoltre gli insegnanti a creare materiali didattici e a personalizzare le esperienze di apprendimento (vedi figura sotto).

Figura 10: Generazione personalizzata di domande di Khanmigo di Khan Academy per un apprendimento più profondo.²⁶

Esempio reale: Uno studio condotto in Nigeria ha valutato l'impatto dell'IA generativa sui risultati di apprendimento degli studenti nell'istruzione secondaria. L'intervento prevedeva l'uso di Microsoft Copilot, basato su GPT-4, come tutor virtuale per l'insegnamento della lingua inglese in un programma extrascolastico di sei settimane. Lo studio ha impiegato uno studio randomizzato controllato in nove scuole pubbliche.

I risultati indicano che gli studenti che hanno partecipato al programma hanno registrato miglioramenti statisticamente significativi nella conoscenza dell'inglese, nell'alfabetizzazione digitale e nella conoscenza dell'intelligenza artificiale.

L'approccio combinava il tutoraggio basato sull'IA con la supervisione degli insegnanti e l'allineamento al curriculum. Lo studio ha inoltre rilevato che il programma era economicamente vantaggioso rispetto agli interventi tradizionali.

Questi risultati suggeriscono che l'IA generativa, se integrata in programmi educativi strutturati, può offrire un metodo praticabile per supportare l'apprendimento in contesti con risorse educative limitate.²⁷

47. Protezione della privacy dei dati per i model analitici

Un vantaggio dell'uso dell'IA generativa per creare set di dati di addestramento è che può aiutare a proteggere la privacy degli studenti. Una violazione dei dati o un incidente di hacking può rivelare dati reali contenenti informazioni personali su minori in età scolare.

I dati sintetici generati dall'IA, derivati dall'apprendimento di modelli del mondo reale, aiutano a garantire l'anonimato e a salvaguardare la privacy degli studenti. I set di dati sintetici prodotti dai generative models sono efficaci e utili per addestrare altri algoritmi, oltre a essere sicuri e affidabili da usare.

48. Ripristino di vecchi materiali didattici

L'IA generativa può migliorare la qualità di materiali didattici obsoleti o di bassa qualità, come documenti storici, fotografie e filmati.

Utilizzando l'IA per migliorare la risoluzione di questi materiali, è possibile portarli agli standard moderni e renderli più coinvolgenti per gli studenti abituati a media di alta qualità.

> Applicazioni per la moda

49. Progettazione creativa per stilisti

Dalla creazione di stili innovativi al perfezionamento e all'ottimizzazione di look esistenti, la tecnologia consente agli stilisti di rimanere al passo con le ultime tendenze preservando al contempo la propria creatività. Ciò può essere realizzato tramite diverse tecniche, come il design generativo unico o il trasferimento di stile da altre fonti.

Esempio reale: ClothingGAN è uno strumento di IA progettato per generare design creativi di abbigliamento. La piattaforma utilizza le risorse di GitHub e consente agli stilisti di creare design innovativi e unici in modo efficiente (vedi figura sotto).

Figura 11: Capi generati da ClothingGAN.

50. Trasformare gli schizzi in immagini a colori

Utilizzando l'IA generativa, l'industria della moda può risparmiare tempo e risorse preziosi trasformando rapidamente gli schizzi in immagini vivaci.

51. Generazione di fashion model rappresentativi

Sfruttando l'IA generativa per creare una varietà di fashion model, le aziende di moda possono servire meglio la loro clientela eterogenea e mostrare con precisione i propri prodotti in modo più autentico. Possono utilizzare tali model per opzioni di prova virtuale per i clienti o per il rendering 3D di un capo.

Esempio reale: La fotografa di Miami Dahlia Dreszer integra l'IA generativa nella sua pratica artistica, trattandola come un mezzo aggiuntivo accanto alla fotografia. Per la sua mostra “Bringing the Outside In”, ha addestrato dei model di IA sul suo stile visivo, prodotto un'opera generata dall'IA e creato un clone IA per guidare i visitatori e rispondere alle domande.

Considera l'IA uno strumento in grado di accelerare la generazione di idee, ampliare le possibilità creative e supportare la sperimentazione, pur riconoscendone i limiti, come output imprevedibili e minore controllo artistico.

Dreszer sostiene che l'IA richieda un lavoro significativo e debba essere intesa come parte di un lungo processo creativo piuttosto che come una scorciatoia. Vede il momento attuale come una fase iniziale della più ampia integrazione dell'IA nei flussi di lavoro artistici, con gli artisti che determinano come adattarsi a strumenti in rapida evoluzione.²⁸

52. Marketing e analisi delle tendenze per i marchi di moda

L'IA generativa può aiutare l'analisi delle tendenze nella moda:

• Combinando una varietà di tecniche, come machine learning e programmazione probabilistica. Queste tecniche consentono potenti generative models che tengono conto dei desideri dei clienti nel business della moda.
• Generando opzioni profondamente personalizzate per specifici desideri dei consumatori che vanno oltre ciò che l'analisi tradizionale e gli algoritmi di domanda dei clienti possono fare.

Migliora inoltre le capacità di marketing nella moda:

• Utilizzando analisi dei dati, elaborazione del linguaggio naturale e machine learning per creare una gamma di prodotti altamente personalizzata e su misura per il pubblico target
• Progettando email, pagine web, didascalie e annunci su misura per gli interessi e le preferenze di una persona specifica al fine di coinvolgerla
• Pianificando contenuti di marketing e pubblicità creativi e autentici in grado di scalare i risultati di ricerca

53. Cosmetici con IA generativa

Molte aziende del settore cosmetico stanno sfruttando l'IA generativa; una di queste sta trasformando lo sviluppo dei profumi automatizzando la formulazione, riducendo i tempi di produzione e cambiando il modo in cui le fragranze vengono progettate e valutate.

Esempio reale: Aziende come Osmo utilizzano il machine learning per analizzare le molecole odorose e generare fragranze personalizzate in meno di 48 ore, aggirando così il tradizionale processo di mesi che comporta l'invecchiamento delle materie prime e la miscelazione manuale.

I principali attori del settore, tra cui Givaudan, DSM-Firmenich, IFF e Symrise, integrano l'IA nei controlli normativi, nella selezione degli ingredienti e nell'ottimizzazione delle fragranze.²⁹

> Applicazioni bancarie

54. Rilevamento delle frodi

L'IA generativa offre alle banche un potente strumento per rilevare transazioni sospette o fraudolente, migliorando così la loro capacità di contrastare i reati finanziari. L'addestramento delle GAN ai fini del rilevamento delle frodi utilizzando un set di addestramento di transazioni fraudolente aiuta a identificare le transazioni sottorappresentate.

Esempio reale: Stripe ha integrato OpenAI’s GPT-4 per migliorare la propria capacità di rilevare attività dannose e comprendere le esigenze degli utenti analizzando grandi quantità di dati, ottenendo risposte più personalizzate e accurate alle richieste dei clienti.

Analizzando la sintassi dei post di Discord, GPT-4 segnala account sospetti al team antifrode di Stripe per le indagini. GPT-4 esamina inoltre le comunicazioni in entrata per identificare attività dannose coordinate e supportare la capacità di Stripe di gestire le frodi.

L'integrazione di GPT-4 ha migliorato l'efficienza operativa di Stripe con un'assistenza clienti più personalizzata e capacità avanzate di rilevamento delle frodi per mantenere una piattaforma sicura.³⁰

55. Gestione del rischio

Sfruttando le GAN, è possibile calcolare stime di value-at-risk che mostrano la potenziale entità delle perdite in determinati periodi o costruire scenari economici per prevedere i mercati finanziari.

Le GAN aiutano inoltre a comprendere la volatilità generando nuove situazioni assumption-gratuito fondate sulle tendenze dei dati storici.

56. Generazione di spiegazioni chiare per il rifiuto di un prestito

I decisori e i richiedenti di prestiti devono comprendere le spiegazioni delle decisioni basate sull'IA, incluso il motivo del rifiuto delle domande di prestito. Una GAN condizionale è uno strumento utile per creare spiegazioni di rifiuto chiare per il richiedente, come nella figura sotto.

Figura 12: Generazione di spiegazioni chiare per il rifiuto di prestiti utilizzando reti generative avversarie.³¹

57. Protezione della privacy dei dati

I dati sintetici generati dall'IA possono aiutare le banche ad affrontare le sfide di privacy dei dati creando dataset condivisibili e conformi alla privacy, ideali per il training dei model nella valutazione del credito.

Per saperne di più, consulta:

• Applicazioni di IA generativa nei servizi finanziari

> Applicazioni per il gaming

58. Generazione procedurale di contenuti

L'IA generativa può generare contenuti di gioco, come livelli, mappe e missioni, in base a regole e criteri predefiniti. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare esperienze di gioco più varie e interessanti.

Esempio reale: Ubisoft ha sfruttato l'IA generativa per creare i personaggi non giocanti (NPC) in Watch Dogs: Legion.

Ogni personaggio del gioco è stato progettato in modo unico con aspetto, comportamenti e background distinti. Questo processo ha aumentato realismo e immersione del gioco, rendendo l'esperienza del giocatore più dinamica e coinvolgente.

59. Analisi del comportamento dei giocatori

Può essere utilizzata per analizzare i dati dei giocatori, come modelli di gioco e preferenze, per offrire esperienze di gioco personalizzate. Ciò può aiutare gli sviluppatori ad aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei giocatori.

60. Comportamento dei personaggi non giocanti (NPC)

L'IA generativa può creare comportamenti NPC realistici e dinamici, come l'IA dei nemici e le interazioni tra NPC. Ciò può aiutare gli sviluppatori a creare mondi di gioco più immersivi e stimolanti.

61. Progettazione dell'interfaccia utente

L'IA generativa può progettare interfacce utente intuitive e facili da usare. Ciò può aiutare gli sviluppatori a migliorare l'esperienza del giocatore e ad aumentare il coinvolgimento.

62. Test dei giochi

Gli strumenti di programmazione generativa possono essere utilizzati per automatizzare il test dei giochi, ad esempio individuando bug e glitch e fornendo feedback sull'equilibrio del gameplay. Ciò può aiutare gli sviluppatori a ridurre tempi e costi di test e a migliorare la qualità complessiva dei loro giochi.

> Applicazioni per i viaggi

63. Verifica dell'identità

L'IA generativa nei sistemi di identificazione e verifica del volto negli aeroporti può aiutare nell'identificazione e nell'autenticazione dei passeggeri. Ciò avviene generando un'immagine completa del volto di un passeggero utilizzando fotografie scattate da varie angolazioni, semplificando il processo di identificazione e conferma dell'identità dei viaggiatori.

Esempio reale: Allpass.ai ha sviluppato uno strumento mobile che trasforma gli smartphone in scanner di documenti contactless per rendere i check-in più rapidi e i processi di viaggio più comodi.

Questa soluzione integra inoltre verifica biometrica e rilevamento delle frodi, migliorando la sicurezza sfruttando un database globale di documenti d'identità.

64. Raccomandazioni personalizzate di viaggio e destinazioni

L'IA generativa può analizzare i dati dei clienti, come prenotazioni passate e preferenze, per fornire raccomandazioni personalizzate su destinazioni di viaggio, alloggi e attività.

> Applicazioni per la vendita al dettaglio

65. Raccomandazioni di prodotti

Utilizzando generative models, gli strumenti per la vendita al dettaglio possono suggerire ai clienti prodotti nuovi o alternativi che potrebbero interessarli, in base alla cronologia degli acquisti e alle preferenze. Inoltre, prevedono le esigenze e le preferenze future dei clienti, migliorando l'intero percorso di acquisto.

Esempio reale: Adoric offre uno strumento che aiuta i siti web a mostrare raccomandazioni di prodotti in vari punti del percorso del cliente, ad esempio in home page o durante il checkout.

Lo strumento utilizza funzionalità avanzate come Audience Targeting e Campaign Triggers per ottimizzare il coinvolgimento dei clienti in base a fattori come posizione e fonte di traffico.

66. Design di prodotto e display

L'IA generativa può creare nuovi design di prodotto basandosi sull'analisi delle attuali tendenze di mercato, delle preferenze dei consumatori e dei dati storici sulle vendite.

Ad esempio, creare design per abbigliamento, mobili o elettronica può essere un'opzione. Personalizzare le opzioni di visualizzazione in base alla scelta del cliente è un'altra opzione.

67. Generazione automatizzata di contenuti per la vendita al dettaglio

I rivenditori possono usare l'IA per creare descrizioni di prodotto, contenuti promozionali sui social media, post di blog e altri contenuti che migliorano la SEO e stimolano il coinvolgimento dei clienti.

68. Gestione dell'inventario e ottimizzazione della supply chain

L'IA generativa può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, generando previsioni basate su dati storici di vendita, tendenze, stagionalità e altri fattori. Ciò migliora il controllo dell'inventario riducendo al minimo sia le scorte in eccesso sia le carenze.

69. Assistenti virtuali per lo shopping

L'IA generativa può alimentare assistenti virtuali conversazionali che aiutano i clienti nel loro percorso di acquisto, generando risposte alle loro domande e guidandoli attraverso il processo di acquisto.

> Applicazioni assicurative

70. Documentazione delle polizze

Gli strumenti di IA generativa in ambito assicurativo possono aiutare a generare documenti di polizza in base ai dettagli specifici dell'utente. Possono compilare automaticamente le informazioni dove necessario, accelerando il processo di creazione di questi documenti.

Esempio reale: Lemonade Insurance ha implementato la tecnologia di IA e chatbot, nota come Maya, per gestire la propria offerta assicurativa.

Maya di Lemonade interagisce con i clienti in tempo reale, raccoglie informazioni e genera istantaneamente i documenti di polizza per gestire il processo delle richieste di assicurazione per inquilini e proprietari di case.

71. Valutazione del rischio e calcolo del premio

L'IA generativa può essere utilizzata per simulare diversi scenari di rischio sulla base dei dati storici e calcolare di conseguenza il premio.

I generative models possono studiare i dati storici dei clienti per simulare scenari futuri e rischi associati. Tali simulazioni supportano il training dei predictive models volti a migliorare la stima del rischio e a determinare premi assicurativi adeguati.

72. Rilevamento delle frodi

L'IA generativa può generare esempi di sinistri fraudolenti e non fraudolenti, che possono essere utilizzati per addestrare machine learning models per il rilevamento delle frodi. Questi sistemi aiutano a identificare precocemente sinistri potenzialmente fraudolenti, contribuendo al risparmio sui costi per gli assicuratori.

73. Profilazione dei clienti

L'IA generativa può essere utilizzata per generare profili cliente sintetici, utili per sviluppare e testare model per la segmentazione dei clienti, la previsione dei comportamenti e il marketing personalizzato senza violare le norme sulla privacy.

74. Elaborazione dei sinistri

I generative IA models possono essere impiegati per snellire il processo spesso complesso di gestione dei sinistri. Possono generare risposte automatizzate per le richieste di base sui sinistri, accelerando il processo complessivo di liquidazione e riducendo i tempi di elaborazione delle richieste assicurative.

75. Generazione di polizze

I generative IA models possono generare polizze assicurative personalizzate in base alle esigenze e alle circostanze specifiche di ciascun cliente.

Sulla base dei dati del cliente, come età, anamnesi, posizione e altro, il sistema di IA può generare una polizza adatta a tali caratteristiche individuali, invece di fornire una polizza standard uguale per tutti.

76. Analisi predittiva e scenario modeling

I generative IA models possono generare migliaia di scenari potenziali a partire da tendenze e dati storici. Le compagnie assicurative possono usare questi scenari per comprendere i possibili esiti futuri e prendere decisioni migliori.

> Applicazioni per la produzione

77. Manutenzione predittiva

Utilizzando algoritmi di deep learning, i produttori possono prevedere i guasti delle apparecchiature e provvedere alla manutenzione in modo proattivo. Questi model possono essere addestrati su dati provenienti dalle macchine stesse, come temperatura, vibrazioni, suono, ecc.

Man mano che questi model apprendono questa gestione dei dati, possono generare previsioni su potenziali guasti, consentendo la manutenzione preventiva e riducendo i tempi di fermo.

Esempio reale: BlueScope ha collaborato con Siemens per sfruttare la piattaforma di manutenzione predittiva di Senseye al fine di affrontare i tempi di fermo operativi nelle sue linee di produzione.

Attraverso il monitoraggio dei macchinari basato su IoT, BlueScope ha rilevato prima i guasti delle apparecchiature, contribuendo a ridurre gli sprechi di risorse e a migliorare l'efficienza produttiva.

78. Controllo qualità

L'IA può contribuire a migliorare i processi di controllo qualità nella produzione. Imparando dalle immagini dei prodotti passati e identificando quelli difettosi, gli strumenti di IA generativa possono generare un model per prevedere se un prodotto appena fabbricato è probabilmente difettoso.

79. Pianificazione della produzione e gestione dell'inventario

I generative IA models possono simulare vari scenari di produzione, prevedere la domanda e aiutare a ottimizzare i livelli di inventario. Possono utilizzare i dati storici dei clienti per prevedere la domanda, consentendo così programmi di produzione più accurati e livelli di inventario ottimali.

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Applicazioni genAI specifiche per funzione aziendale

> Applicazioni per il servizio clienti

80. Risposte personalizzate ai clienti

Gli strumenti conversazionali di IA generativa possono essere addestrati sui dati dei clienti, come acquisti passati, cronologia delle chat e feedback dei clienti, per creare un profilo personalizzato per ciascun cliente. Quando un cliente invia un messaggio, ChatGPT o altri strumenti simili possono utilizzare questo profilo per fornire risposte pertinenti e su misura per le esigenze e le preferenze specifiche del cliente.

Esempio reale: Durante la pandemia di COVID-19, Banc Sabadell ha collaborato con Zendesk per implementare un sistema di chat basato sull'IA.

Questo assistente virtuale ha aiutato a gestire l'impennata di richieste dei clienti fornendo opzioni self-service per le domande comuni e indirizzando le questioni più complesse agli operatori umani per la risoluzione.

81. Assistenza clienti multilingue

L'assistenza multilingue offerta dagli strumenti di IA generativa come ChatGPT per il servizio clienti implica l'utilizzo delle capacità di large language model del sistema per fornire supporto ai clienti che parlano lingue diverse. Gli strumenti di IA conversazionale possono essere addestrati in diverse lingue e possono tradurre i messaggi da una lingua all'altra in tempo reale.

Figura 13: Un esempio di risposta cliente multilingue generata da ChatGPT.

82. Risposte rapide a richieste e reclami dei clienti

Gli strumenti conversazionali possono essere addestrati a riconoscere e rispondere ai reclami comuni dei clienti, come problemi di qualità del prodotto, ritardi di spedizione o errori di fatturazione.

Quando un cliente invia un messaggio con un reclamo, lo strumento può analizzare il messaggio e fornire una risposta che affronta le preoccupazioni del cliente e offre possibili soluzioni.

Esempio reale: GenAI di ServiceNow ha aumentato il self-service dei dipendenti del 14% e quello dei clienti del 10%, consentendo agli utenti di trovare intuitivamente le risposte da soli con la sua funzione self-service. Questo cambiamento riduce il carico sui help desk, consentendo agli operatori di concentrarsi su attività più coinvolgenti e di fornire soluzioni tempestive agli utenti.

Il team DT di ServiceNow ha risparmiato $5,5 milioni all'anno con questo metodo, con un tasso di deviazione dei problemi ITSM del 54% e Now Support che ha raggiunto quasi il 20% di casi evitati. Questo approccio garantisce risoluzioni rapide e aumenta la soddisfazione, poiché il 56% dei clienti riferisce esperienze positive con soluzioni riepilogate dall'IA.³²

83. Creazione di email per i clienti

Strumenti come ChatGPT possono creare modelli di email personalizzati per i singoli clienti utilizzando le informazioni fornite. Quando compone le email ai clienti, ChatGPT può sfruttare i modelli per creare messaggi personalizzati in base alle preferenze e alle esigenze del destinatario.

Figura 14: ChatGPT fornisce un modello di email per un determinato problema del cliente.

84. Rispondere alle recensioni dei clienti

Quando un cliente lascia una recensione o un commento su piattaforme di recensioni online o sul tuo sito web, ChatGPT o altri strumenti possono generare una risposta che affronta le preoccupazioni del cliente e offre potenziali soluzioni o assistenza.

85. Rispondere alle FAQ

Ad esempio, ChatGPT può essere addestrato sulla pagina FAQ o sulla knowledge base di un'azienda per riconoscere e rispondere alle domande comuni dei clienti.

> Applicazioni per la finanza

86. Consulenza finanziaria e di investimento personalizzata

I sistemi di IA possono personalizzare consulenza finanziaria, profili di rischio e strategie di investimento utilizzando generative models che simulano esiti finanziari personalizzati in base agli obiettivi e alla tolleranza al rischio dell'utente.

87. AP automazione/elaborazione delle fatture

Le soluzioni di IA generativa vanno oltre l'estrazione di coppie chiave-valore dai documenti e consentono agli utenti di interrogare i documenti in modo flessibile, contribuendo a sbloccare l'automazione per documenti più complessi.

Figura 15: Elaborazione delle fatture con IA generativa.³³

Esempio reale: BBVA, seconda banca spagnola, ha collaborato con OpenAI per acquisire 3.000 licenze di ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, una versione di ChatGPT orientata al business, consente ai dipendenti di creare “GPT” personalizzati su misura per attività o flussi di lavoro specifici.

Il personale BBVA di vari dipartimenti, tra cui legale, rischio, marketing, talenti e finanza, ha sviluppato oltre 2.900 GPT. Questi strumenti svolgono varie funzioni, dall'interpretazione di terminologia relativa al rischio come “write-off” alla stesura di risposte alle richieste dei clienti della banca retail.

BBVA ha riferito che i primi utilizzatori hanno registrato un aumento della produttività, con l'80% degli utenti che dichiara che gli strumenti fanno risparmiare loro più di due ore alla settimana. Tuttavia, restano le preoccupazioni sugli impatti misurabili sui profitti e sulle sfide di scalare la tecnologia. L'azienda ha sottolineato le difficoltà di integrare ChatGPT Enterprise con sistemi interni e database complessi.

La banca ha poi ampliato a 3.300 licenze e prevede un'ulteriore crescita nel 2025.

Per saperne di più, consulta applicazioni di IA nella contabilità fornitori.

> Applicazioni per il marketing

88. Creazione di contenuti per il marketing

Gli strumenti di IA generativa consentono alle aziende di creare contenuti personalizzati come descrizioni di prodotto, post sui social media, video pubblicitari e campagne email.

Uno studio basato su oltre tre anni di ricerca ha rilevato che la sinergia uomo-IA è più probabile nelle attività creative rispetto a quelle decisionali. Nel lavoro creativo come la creazione di contenuti, l'IA integra la creatività umana gestendo le attività ripetitive, mentre le persone forniscono intuito e originalità.³⁴

Ad esempio, gli strumenti di IA possono generare titoli, strutturare articoli e suggerire call to action, mentre i marketer perfezionano i messaggi e garantiscono la coerenza del marchio. Questa collaborazione aumenta l'efficienza senza perdere il tocco creativo che coinvolge il pubblico.

Con l'evolversi dell'IA, le aziende dovrebbero concentrarsi sull'integrazione strategica dell'IA nei flussi di lavoro dei contenuti, piuttosto che automatizzare completamente i processi creativi.

Figura 16: Contenuti generati dall'IA per pubblicizzare un nuovo modello di auto elettrica utilizzando ChatGPT.

Esempio reale: Site Smart Marketing³⁵ , un'agenzia di marketing digitale e sviluppo web, ha dovuto affrontare sfide nella scalabilità della produzione di contenuti mantenendo al contempo qualità e conformità alle linee guida del marchio. Collaborando con Narrato, ha ottenuto:

• Maggiore efficienza: integrando gli strumenti di creazione contenuti basati sull'IA di Narrato, Site Smart ha ridotto di otto volte i tempi di produzione dei contenuti. Funzionalità come modelli IA personalizzati e impostazioni del tono di voce del marchio hanno consentito di generare contenuti on-brand fin dall'inizio.
• Riduzione dei costi: l'integrazione con Narrato ha portato a una riduzione dell'80% dei costi di produzione dei contenuti. Questa efficienza ha permesso a Site Smart di riallocare le risorse in modo più efficace, concentrandosi sulle aree che generano maggiore valore per i clienti.
• Controllo qualità migliorato: la piattaforma di Narrato ha fornito uno spazio di lavoro centralizzato con una migliore collaborazione e meno errori. L'integrazione dell'IA ha garantito coerenza dei contenuti e allineamento al tono del marchio, riducendo al minimo la necessità di revisioni approfondite.

89. Esperienza cliente personalizzata

ChatGPT e altri strumenti generativi simili, con la loro elaborazione del linguaggio naturale, possono generare contenuti personalizzati per i tuoi clienti in base a preferenze, comportamenti passati e dati demografici. Ciò può aiutarti a creare contenuti mirati che risuonano con il tuo pubblico, portando a tassi di coinvolgimento e conversione più elevati.

90. Ricerca sul pubblico

L'IA generativa può essere utilizzata per analizzare i dati dei clienti come:

• Query di ricerca
• Interazioni sui social media
• Acquisti passati per identificare modelli e tendenze nel comportamento dei clienti.

Analizzando questi dati, gli strumenti di IA generativa possono aiutarti a identificare preferenze, interessi e punti critici del tuo pubblico target. Queste informazioni possono orientare messaggi di marketing, contenuti e sviluppo del prodotto.

91. Scrittura di descrizioni di prodotto

Le descrizioni di prodotto svolgono un ruolo cruciale nel marketing, poiché forniscono ai potenziali clienti informazioni dettagliate su caratteristiche, vantaggi e valore di un prodotto. Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a creare descrizioni di prodotto convincenti e informative che risuonano con il tuo pubblico target.

92. Creazione di sondaggi per i clienti

I marketer possono utilizzare i sondaggi come strumento prezioso per raccogliere feedback e approfondimenti dai clienti al fine di migliorare prodotti, servizi e tattiche promozionali. Ecco alcuni modi in cui l'IA generativa può aiutare nella creazione di sondaggi per i clienti:

• Generazione di domande
• Organizzazione della struttura del sondaggio
• Rendere i sondaggi multilingue grazie alla capacità di traduzione
• Analisi dei sondaggi

93. Generazione di video pubblicitari o demo di prodotto

Le applicazioni di generazione video nella GenAI includono:

• Video pubblicitari: con l'IA generativa, le aziende possono creare video pubblicitari di alta qualità utilizzabili su varie piattaforme, inclusi social media e siti di condivisione video. Ciò può contribuire ad aumentare la consapevolezza del marchio e favorire le conversioni.
• Demo di prodotto: la generazione video può essere utilizzata anche per creare video dimostrativi dei prodotti. Utilizzando l'IA generativa per creare questi video, le aziende possono mostrare i propri prodotti in modo visivamente accattivante, contribuendo ad aumentare coinvolgimento e vendite.

Esempio reale: SimCorp, fornitore globale di soluzioni integrate di gestione degli investimenti, ha collaborato con Synthesia per migliorare l'efficienza e la coerenza del processo di produzione video. Collaborando con Synthesia, ha ottenuto:

• Produzione accelerata: utilizzando la piattaforma di creazione video basata sull'IA di Synthesia, SimCorp ha aumentato di cinque volte la propria produzione video.
• Risparmio di tempo: la collaborazione ha consentito di creare due video da 3-4 minuti in un solo giorno, riducendo i tempi precedentemente necessari.
• Branding coerente: la piattaforma di Synthesia ha garantito che tutti i video mantenessero un'esperienza di marca coerente e di alta qualità, in linea con le linee guida di SimCorp.

94. Campagne di email marketing

Sfruttare l'IA generativa per l'email marketing supporta i processi di marketing snellendo l'automazione e aumentando personalizzazione e creatività con la generazione di contenuti coinvolgenti.

Gli strumenti di IA generativa possono essere utilizzati per generare:

• Testo delle email
• Oggetti
• Immagini all'interno del corpo dell'email
• Call-to-action (CTA).

Gli strumenti di email marketing basati sull'IA possono inoltre consentire alle aziende di:

• Automatizzare le risposte alle email
• Selezionare il pubblico target
• Ottimizzare gli orari di invio delle email

Applicazioni SEO

95. Generazione di idee per argomenti di contenuto

Strumenti generativi come ChatGPT possono essere utilizzati per generare idee per argomenti di scrittura di contenuti SEO sfruttando le capacità di elaborazione del linguaggio per:

• Produrre parole chiave e frasi pertinenti
• Analizzare i contenuti dei concorrenti per individuare lacune nella copertura
• Suggerire argomenti in base alle tendenze attuali e alle query di ricerca degli utenti

96. Condurre ricerche di parole chiave

Il processo di inclusione di parole chiave pertinenti nei contenuti è cruciale per una strategia SEO di successo, poiché aiuta a determinare i termini e le frasi che i potenziali clienti usano quando cercano prodotti o servizi correlati alle offerte del sito web.

Strumenti generativi come ChatGPT possono svolgere funzioni di ottimizzazione della ricerca di parole chiave, come:

• Generazione di parole chiave: può generare un elenco di parole chiave pertinenti per un argomento o tema analizzando il contesto e il linguaggio utilizzato nelle informazioni fornite.
• Identificazione delle tendenze delle parole chiave: può analizzare i dati di ricerca per identificare le tendenze attuali delle parole chiave e suggerire termini che probabilmente saranno popolari nel prossimo futuro.

Figura 17: Generazione di idee per parole chiave per contenuti di marketing B2B con ChatGPT.

97. Trovare i titoli giusti

Strumenti generativi come ChatGPT possono generare titoli ottimizzati per la SEO assicurandosi che i titoli siano:

• Descrittivi e in grado di comunicare chiaramente l'argomento del contenuto
• In grado di incorporare parole chiave pertinenti correlate all'argomento
• Concisi e diretti, rientrando tipicamente nel limite di 60-70 caratteri per una visualizzazione ottimale nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca.
• Accattivanti e in grado di attirare clic, il che può aiutare a migliorare il click-through rate (CTR) e, in definitiva, la SEO

98. Raggruppamento dell'intento di ricerca

Comprendere l'intento di ricerca dietro una query è fondamentale per creare contenuti che rispondano in modo accurato ed efficace alle esigenze dei clienti, portando a maggiore coinvolgimento e conversioni.

Strumenti come ChatGPT possono assistere nel raggruppamento dell'intento di ricerca analizzando le query di ricerca e classificandole in base all'obiettivo o allo scopo previsto dall'utente, grazie ai metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ciò consente ad aziende e marketer di comprendere lo scopo di specifiche query di ricerca e di perfezionare contenuti e strategie per soddisfare più efficacemente le esigenze del pubblico.

Esempio reale: IA Search Grader di HubSpot³⁶ è progettato per valutare la visibilità e il sentiment del marchio sui motori di ricerca basati sull'IA come ChatGPT e Perplexity. L'analisi di come questi model citano il marchio fornisce approfondimenti sulle prestazioni attuali e identifica le aree di miglioramento. Le funzionalità principali includono:

• Analisi del sentiment del marchio: valuta tono e contesto in cui i model di IA discutono del marchio, offrendo un punteggio di sentiment per misurare la percezione pubblica.
• Valutazione della share of voice: misura la presenza del marchio rispetto ai concorrenti nei risultati di ricerca generati dall'IA per aiutare gli utenti a comprendere la propria posizione di mercato.
• Reporting: fornisce un'analisi dettagliata che evidenzia i punti di forza e di debolezza del marchio nel panorama della ricerca IA.

99. Creazione della struttura dei contenuti

Strumenti come ChatGPT possono assistere nella creazione di una struttura dei contenuti generando scalette e suggerimenti per l'organizzazione di un determinato argomento. Ciò può essere utile per la massimizzazione della SEO, perché contenuti ben strutturati e organizzati offrono una migliore esperienza utente e aiutano i motori di ricerca a comprendere il contesto e la pertinenza dei contenuti.

Figura 18: ChatGPT crea la struttura di un contenuto.

100. Generazione di meta description

Una meta description è un attributo HTML che fornisce un breve riepilogo del contenuto di una pagina web. La meta description funge da pubblicità per la pagina, incoraggiando gli utenti a fare clic sul link e visitare la pagina. Pertanto, le meta description sono un elemento importante per la SEO.

ChatGPT può essere utilizzato per creare meta description efficaci generando riepiloghi del contenuto che descrivono in modo accurato e conciso l'argomento principale di una pagina.

101. Creazione di codici sitemap

Una sitemap è un file XML strutturato che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web. Aiuta i motori di ricerca a comprendere la struttura e l'organizzazione di un sito web. Il codice della sitemap fornisce informazioni su ogni pagina, come URL, data dell'ultima modifica e priorità rispetto alle altre pagine del sito.

ChatGPT può essere utilizzato per generare codici sitemap, producendo un file XML che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web.

> Applicazioni per le risorse umane

102. Generazione di descrizioni delle posizioni lavorative

L'IA generativa può essere utilizzata per creare descrizioni di posizioni lavorative che riflettono accuratamente le competenze e i requisiti richiesti per una determinata posizione.

Esempio reale: Per elaborare e recuperare curriculum pertinenti in base a descrizioni di lavoro in linguaggio naturale, DataToBiz ha sviluppato un filtro per curriculum basato sull'IA. Utilizzando la ricerca semantica e i large language model (LLM), il filtraggio dei curriculum ha consentito l'interpretazione e l'abbinamento delle descrizioni di lavoro con i curriculum. Il sistema ha migliorato le query degli utenti, indicizzato i curriculum e fornito risultati contestualmente accurati.

La soluzione ha inoltre migliorato la soddisfazione degli utenti, ottimizzato l'efficienza operativa e consentito un'acquisizione strategica di talenti, con una selezione dei candidati più rapida e accurata.³⁷

103. Creazione di domande per i colloqui

I dipartimenti HR devono spesso sviluppare una serie di domande da porre ai candidati durante il processo di colloquio, operazione che può richiedere molto tempo. L'IA può generare domande di colloquio pertinenti alla posizione e che valutano qualifiche, competenze ed esperienza del candidato.

Figura 19: ChatGPT crea una serie di domande per un colloquio di lavoro.

104. Generazione di materiali di onboarding

L'IA può generare materiali di onboarding per i nuovi dipendenti, come video di formazione, manuali e altra documentazione.

105. Supporto ai dipendenti con chatbot IA

Sfruttare gli strumenti di IA può migliorare la soddisfazione dei dipendenti semplificando l'accesso alle informazioni e automatizzando i processi HR di routine. Questi sistemi aiutano gli operatori HR a gestire in modo efficiente attività come:

• Rispondere alle domande frequenti,
• Elaborare le richieste di ferie e permessi,
• Gestire le buste paga e
• Amministrare benefit come assistenza sanitaria, piani pensionistici e opportunità di sviluppo professionale.

Esempio reale: TheKey doveva migliorare il proprio processo di candidatura, che richiedeva tempo e portava a tassi di conversione inferiori.³⁸ Processi manuali e inefficienze nell'assunzione rallentavano il processo decisionale e l'integrazione con l'ecosistema di assunzione più ampio.

I chatbot HR e gli assistenti virtuali basati sull'IA hanno snellito il processo di candidatura, riducendo di 10 volte i tempi di candidatura e aumentando notevolmente i tassi di conversione. Automatizzando le attività chiave e fornendo approfondimenti preziosi, questi strumenti di IA hanno migliorato il processo decisionale e l'integrazione con l'ecosistema di assunzione.

Esempio reale: Gli operatori HR di IBM sfruttano una libreria completa di automazioni conversazionali IA predefinite, chiamate “skill-flow”. Queste automazioni aiutano a gestire attività HR complesse garantendo al contempo la conformità a normative e politiche aziendali. Forniscono inoltre ai dipendenti un'esperienza di chat self-service basata sul linguaggio naturale.³⁹

106. Aumentare la produttività sul posto di lavoro

Le grandi imprese affrontano una sfida persistente nell'ottimizzare il tempo dei knowledge worker, poiché una parte significativa dello sforzo è dedicata ad attività di routine come email e preparazione delle riunioni, piuttosto che alle responsabilità principali.

Un esperimento sul campo di sei mesi con Microsoft 365 Copilot ha dimostrato che l'IA generativa può ridurre del 25% il tempo dedicato alle email, accelerare il completamento dei documenti e aumentare il tempo di concentrazione, senza disturbare i flussi di lavoro del team o le strutture delle riunioni.

I miglioramenti più notevoli si sono verificati nelle attività che i lavoratori potevano adattare autonomamente, evidenziando i primi guadagni di produttività ma anche la necessità di cambiamenti organizzativi più ampi per realizzare una piena trasformazione guidata dall'IA.⁴⁰

> Applicazioni per supply chain e procurement

107. Previsione della domanda e gestione della supply chain

L'IA generativa può aiutare le aziende a prevedere la domanda di prodotti e servizi specifici per ottimizzare di conseguenza le operazioni della supply chain. Ciò può aiutare le aziende a ridurre i costi di inventario, migliorare i tempi di evasione degli ordini e ridurre sprechi e scorte in eccesso.

Scopri come l'IA generativa trasforma le operazioni della supply chain prevedendo la domanda e ottimizzando i processi.

Esempio reale: Un'azienda leader nei servizi farmaceutici operante nelle Americhe, in Europa e nell'Asia-Pacifico ha affrontato sfide ricorrenti nell'allineare la domanda dei clienti alle consegne dei fornitori. Le sue previsioni interne si basavano su modelli statistici che non tenevano conto delle variazioni stagionali della domanda o dei lanci di prodotto. Questa visibilità limitata ha creato esaurimenti di scorte in 25 siti e ridotto le prestazioni complessive della supply chain.

Entro tre mesi dall'adozione di Kinaxis Maestro, il team di pianificazione è passato da un orizzonte previsionale di una settimana a un orizzonte di pianificazione di 18 mesi. Il sistema ha incorporato lanci di prodotto, cambiamenti nella copertura assicurativa e segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati principali includevano:

• Aumento del 47% dell'accuratezza delle previsioni.
• Riduzione del 14% delle scorte disponibili.
• Miglioramento del 34% della rotazione dell'inventario.
• Riduzione significativa delle cancellazioni di ordini dei pazienti dovute alla disponibilità dei prodotti.⁴¹

108. Gestione dell'inventario con chatbot IA

I chatbot IA possono gestire i processi di procurement automatizzando attività come il monitoraggio dei livelli di inventario, il riordino delle merci e il monitoraggio degli ordini in tempo reale. Migliorano inoltre il processo decisionale tramite previsione della domanda, categorizzazione dei prodotti e aggiornamenti in tempo reale sull'inventario. Ecco i vantaggi dell'utilizzo dei chatbot IA per la gestione dell'inventario:

• Procurement automatizzato: i chatbot IA possono riordinare automaticamente gli articoli in base alle soglie di stock.
• Tracciamento dell'inventario: forniscono aggiornamenti in tempo reale su livelli di stock e stato degli ordini.
• Assistenza clienti: gestiscono richieste su disponibilità dei prodotti e dettagli degli ordini.
• Categorizzazione migliorata: usano il machine learning per classificare e suggerire meglio i prodotti.

109. Trasporto e routing

L'IA generativa può migliorare notevolmente il trasporto e il routing nella gestione della supply chain. Elaborando grandi volumi di dati da più fonti, può creare piani di trasporto ottimizzati, risparmiando tempo e aumentando l'efficienza logistica.

I principali vantaggi includono:

• Pianificazione economica dei percorsi e consegne puntuali.
• Gestione più intelligente di veicoli e flotte con un migliore uso delle risorse e minore usura.
• Routing adattivo che risponde a interruzioni e ritardi.

Esempi reali:

Il sistema ORION di UPS ha consentito di risparmiare oltre 10 milioni di galloni di carburante all'anno, migliorando al contempo le prestazioni di consegna puntuale.⁴²

DHL ha registrato un aumento del 15% delle consegne puntuali e una riduzione del 20% dei ritardi di spedizione utilizzando la sua piattaforma MySupplyChain basata sull'IA.⁴³

> Applicazioni legali

110. Generazione di contratti

L'IA generativa può generare contratti in base a modelli e criteri predefiniti. Ciò può far risparmiare tempo e fatica all'ufficio acquisti e contribuire a garantire coerenza e precisione nel linguaggio contrattuale.

Esempio reale: Orangetheory ha collaborato con Ironclad per automatizzare i processi di gestione dei contratti e sfruttare IA Assist per gestire oltre 1.000 modelli di contratto nella propria rete in franchising.

Questa collaborazione ha ridotto le tempistiche di progetto da sei a tre mesi e ha migliorato l'esperienza del cliente con soluzioni contrattuali digitali.

111. Conformità contrattuale

Le aziende hanno migliaia di contratti con varie condizioni negoziate. I LLM o le applicazioni di IA generativa con capacità di comprensione del linguaggio possono:

• Categorizzare i contratti
• Identificare i termini comuni
• Evidenziare termini unici o rari

112. Chatbot legali

L'IA generativa consente ai chatbot di fornire una guida legale di base interpretando le richieste degli utenti e fornendo risposte chiare e accurate. Questi chatbot possono assistere su questioni legali comuni, come i diritti degli inquilini o le basi contrattuali, e aiutare gli utenti a preparare semplici documenti legali tramite prompt guidati.

Possono inoltre indirizzare gli utenti verso le risorse giuste, come servizi di assistenza legale o portali governativi, in base al problema in questione. Automatizzando il supporto legale iniziale, i chatbot basati sull'IA rendono l'assistenza legale più accessibile, in particolare per le persone che possono incontrare barriere economiche o di accesso.

113. Automazione della governance e della conformità dell'IA

Le organizzazioni stanno implementando strumenti di governance dell'IA per il reporting normativo, l'audit dei model e la spiegabilità.

Le applicazioni includono:

• Generazione di documenti di policy e conformità
• Valutazione del rischio IA e rilevamento dei bias
• Audit trail e sintesi delle decisioni spiegabili

Esempio reale: Credo IA offre funzionalità come IA Registry per la visibilità dei sistemi, Governance Workspaces per la gestione della conformità, Policy Intelligence per una supervisione standardizzata e Guardrails per garantire un uso responsabile dell'IA generativa.

Disponibile in configurazioni public cloud, private cloud e self-hosted, la piattaforma consente alle organizzazioni di mantenere trasparenza, conformità normativa e responsabilità lungo l'intero ciclo di vita dell'IA.⁴⁴

> Applicazioni per le vendite

114. Generazione di video di vendita

L'IA generativa può essere utilizzata per creare video di vendita personalizzati, su misura per le esigenze e le aspettative del cliente. Questi video di vendita personalizzati consentono ai rappresentanti di affrontare individualmente gli obiettivi di vendita, rafforzare le relazioni personali con i clienti e generare più lead.

Esempio reale: Xerox ha collaborato con la piattaforma video IA avatar di Synthesia per ridurre i costi di produzione video del 50% e il tempo necessario per creare contenuti formativi del 30%.

La piattaforma ha inoltre consentito a Xerox di localizzare i materiali formativi per la sua forza lavoro globale, migliorando al contempo coinvolgimento e memorizzazione delle nozioni per oltre 1.000 rappresentanti di vendita.

115. Coaching delle vendite

L'IA generativa può essere utilizzata per fornire coaching di vendita personalizzato ai singoli rappresentanti, in base ai dati sulle prestazioni e allo stile di apprendimento. Ciò può aiutare i team di vendita a migliorare competenze e prestazioni e ad aumentare la produttività delle vendite.

116. Previsione delle vendite e ottimizzazione della pipeline

L'IA generativa può analizzare i dati storici sulle vendite e generare previsioni per le vendite future. Così i team di vendita possono ottimizzare la pipeline e allocare le risorse in modo più efficace.

117. Identificazione e qualificazione dei lead

L'IA può essere utilizzata per identificare potenziali lead di vendita in base a dati e comportamenti dei clienti e per qualificare i lead in base alla probabilità di conversione. Può inoltre generare tattiche e campagne di vendita personalizzate per generare lead.

> Applicazioni per l'audit

118. Automazione del reporting di audit

I processi manuali, come il reporting, possono richiedere tempo ed essere soggetti a errori. I generative models come ChatGPT possono aiutare i revisori ad automatizzare attività ripetitive, come pratiche documentali e report. Nello specifico, possono produrre report standardizzati (come nella figura sotto) che offrono coerenza nel modo in cui vengono presentati i risultati.

Figura 20: Generazione di report di audit con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: KPMG ha collaborato con MindBridge per sfruttare l'IA nell'analisi dei dati finanziari e nell'automazione dei processi di audit.

Questa partnership ha aumentato accuratezza ed efficienza degli audit utilizzando l'IA per rilevare anomalie e segnalare transazioni rischiose. Ha consentito a KPMG di fornire ai propri clienti approfondimenti finanziari più affidabili.

119. Analisi dei dati dei documenti

I processi di audit analizzano regolarmente ampi set di dati finanziari e operativi.

ChatGPT può automatizzare alcune di queste attività di analisi dei dati, come:

• Esecuzione di calcoli
• Aggregazioni
• Confronto tra dataset

120. Monitoraggio del rischio in tempo reale

Gli strumenti di IA generativa possono essere utili anche per il monitoraggio del rischio in tempo reale. I revisori interagiscono con il model per esplorare operazioni, misure di controllo e contesto aziendale dell'organizzazione.

ChatGPT, ad esempio, può assistere i revisori nella valutazione dei livelli di rischio, nell'individuazione delle aree prioritarie per ulteriori indagini e nell'ottenimento di approfondimenti sui potenziali pericoli.

121. Riconoscimento di modelli e rilevamento delle anomalie

L'IA generativa può aiutare i revisori a individuare e segnalare anomalie di audit per ulteriori esami. Se correttamente integrata con la valutazione umana, gli strumenti di IA generativa possono essere utili per identificare potenziali frodi e migliorare le funzioni di audit interno.

I revisori possono utilizzare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale dei generative IA models per far emergere potenziali rischi difficili da identificare manualmente, fornendo dati pertinenti e chiedendo di cercare modelli anomali o imprevisti.

122. Formazione dei revisori

Nell'audit, ChatGPT può formare i revisori offrendo loro competenze, spiegazioni ed esempi pertinenti al loro lavoro. Può offrire materiali didattici come:

• Conoscenze concettuali
• Casi di studio

> Applicazioni per ricerca e sviluppo (R&S)

123. Collaborazione di team per i team R&S

L'IA generativa può funzionare come un compagno di squadra collaborativo nel processo decisionale di alto livello e nella risoluzione dei problemi. Offrendo suggerimenti, valutando compromessi e sintetizzando conoscenze tra ambiti diversi, gli strumenti di IA possono migliorare il lavoro di squadra interdisciplinare.

Esempio reale: È stato condotto uno studio con 776 professionisti di Procter & Gamble per valutare l'impatto dell'IA, in particolare GPT-4, sul lavoro di squadra e sulle prestazioni individuali nelle attività di sviluppo prodotto.⁴⁵ I principali risultati dello studio includono:

• Miglioramento delle prestazioni: le persone assistite dall'IA hanno ottenuto risultati pari a quelli dei tradizionali team di due persone senza IA, indicando che l'IA può replicare i benefici della collaborazione umana. I team che utilizzavano l'IA hanno mostrato i livelli di prestazione più alti, in particolare nella produzione di soluzioni di altissima qualità.​
• Integrazione delle competenze: l'assistenza dell'IA ha consentito sia ai professionisti commerciali sia a quelli di R&S di sviluppare soluzioni equilibrate che integravano prospettive tecniche e di mercato, colmando efficacemente i tradizionali silos di competenze.​
• Guadagni di efficienza: i partecipanti che utilizzavano l'IA hanno completato le attività dal 12 al 16% più velocemente rispetto a quelli senza IA, generando al contempo soluzioni più dettagliate e approfondite.​
• Impatto emotivo: gli utenti dell'IA hanno riferito maggiori emozioni positive, come entusiasmo ed entusiasmo, e minori sentimenti negativi, come ansia e frustrazione, rispetto ai colleghi che non la utilizzavano.​

124. IA generativa nella ricerca sull'IA

Con l'aumentare della domanda di capacità generative, i ricercatori stanno esplorando nuove innovazioni architetturali e metodi di addestramento per migliorare efficienza, scalabilità e prestazioni.

Ciò include affrontare sfide come il costo computazionale, i limiti di memoria e la capacità di gestire finestre di contesto più lunghe mantenendo output di alta qualità.

Esempio reale:

Secondo una ricerca, è stata proposta una nuova architettura neurale chiamata Retentive Network (ReN) come alternativa ai Transformer per i large language models.

ReN introduce un meccanismo di retention che sostituisce l'attenzione tradizionale, offrendo complessità lineare in termini di tempo e memoria per una migliore efficienza su sequenze lunghe. Combina i vantaggi di memoria dei modelli ricorrenti con le capacità di addestramento parallelo dei Transformer tramite un metodo noto come decomposizione ricorrente lineare.

I risultati sperimentali mostrano che ReN eguaglia o supera le prestazioni dei Transformer su benchmark chiave, consentendo al contempo inferenza più rapida e consumo ridotto di risorse.⁴⁶

> Applicazioni per produttività e automazione

125. Agenti di workflow IA

Gli agenti IA possono eseguire attività end-to-end concatenando ragionamento, memoria e azioni tra applicazioni come CRM, Slack o Jira.

Le applicazioni includono:

• Generatori di documenti e assistenti di riepilogo
• Creatori di presentazioni
• Assistenti per browser web
• Follow-up automatici delle riunioni
• Orchestrazione dei workflow tra strumenti aziendali

Ad esempio, abbiamo confrontato strumenti Excel basati sull'IA per valutarne accuratezza, funzionalità e prezzi. Ecco alcuni risultati:

• Claude Max: offre la massima precisione e l'esperienza più intuitiva.
• R2 Copilot: funziona bene nelle attività di base ma incontra difficoltà con calcoli più complessi.
• Quadratic: si distingue per le potenti funzionalità di visualizzazione e le capacità di programmazione in Python e PHP.
• Tryshortcut: fornisce spiegazioni approfondite e funzioni analitiche, ideale per la modellazione finanziaria.
• GPTExcel: eccelle nel supportare più lingue, rendendolo adatto a team internazionali.

Riepilogo di applicazioni di IA generativa con casi d'uso ed esempi

*Un settore, una funzione aziendale o altra area di applicazione

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Le migliori 125 applicazioni di IA generativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 22 Giugno 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

Netflix uses generative AI in one of its shows for first time | Netflix | The Guardian

The Guardian

2.

Social Media Agency Gets Higher Engagement & Reach

Pictory.ai

3.

AI Video Research & Innovation | Runway AI

4.

DALL·E 2 | OpenAI

5.

Bain & Company announces services alliance with OpenAI to help enterprise clients identify and realize the full potential and maximum value of AI | Bain & Company

6.

Full article: Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs

Taylor & Francis

7.

Free AI Design Generator - Design Using AI | Figma

8.

Luma AI | AI Video Generation with Ray3 & Dream Machine | Luma AI

Luma

9.

[2108.04476] SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation

10.

[2309.03926] Large-Scale Automatic Audiobook Creation

11.

Twilio Help Center

12.

Resources and Insights for Enterprise L&D Leaders | Filtered

Filtered

13.

When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind | PLOS Mental Health

14.

Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research - AI at Meta

15.

#genai #llms #trip | Pranav Pathak | 125 comments

16.

How Amazon Q automates software development with GenAI | Andy Jassy posted on the topic | LinkedIn

17.

https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

18.

After more than a year in secrecy, yesterday we revealed Daisy to the world. An AI pensioner who scams the scammers. She’s already wasted thousands of hours of scammers’ time. And while they’re… | David Masterman | 230 comments

19.

Ha llegado GPT-5 | OpenAI

20.

Generative AI in drug discovery: Use cases, benefits and implementation

21.

https://arxiv.org/pdf/2510.09914

22.

AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations

23.

Accenture Joins AI4BetterHearts Data Collaborative

24.

Using GenAI to Understand Health Care Solutions | BCG

Boston Consulting Group

25.

How Novo Nordisk uses AI to draft clinical reports | Simon Smith posted on the topic | LinkedIn

26.

Powering virtual education for the classroom | OpenAI

27.

https://documents1.worldbank.org/curated/en/099548105192529324/pdf/IDU-c09f40d8-9ff8-42dc-b315-591157499be7.pdf

28.

Why This Artist Isn’t Afraid of AI’s Role in Art

Time

29.

How AI infiltrated perfume | The Verge

The Verge

30.

Streamlining financial solutions for safety and growth | OpenAI

31.

Your Sustainability Transformation Partner | Fujitsu Global

32.

Generative AI Use Cases - Workflow®

33.

Invoice Processing with IDP Generative AI - YouTube

34.

When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis | Nature Human Behaviour

Nature Publishing Group UK

35.

Narrato Helps Site Smart Create Content 8x Faster & Save 80% in Content Production Costs

36.

AI Search Grader: Free One-Time AEO Brand Check, No Account Required

37.

Talent Acquisition for a Digital Partner Through AI

DataToBiz

38.

10x decrease in application time with TheKey | Humanly

39.

AI Agents for HR | IBM watsonx Orchestrate

40.

https://arxiv.org/pdf/2504.11436v1

41.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

42.

Optimizing Delivery Routes - INFORMS

43.

How AI In Logistics Improves Deliveries - DHL Express MM | DHL Myanmar

DHL Myanmar

44.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

45.

The Cybernetic Teammate - by Ethan Mollick

One Useful Thing

46.

AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery | alphaXiv

Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di model di IA, infrastrutture IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali di IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di fornitura e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di gestione dei progetti e consulenza. Sıla ha conseguito una laurea magistrale in Psicologia Sociale e una laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

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Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

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Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

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Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

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Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

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